Daten in der digitalen Produktion Vier Datenanwendungsfälle für die Smart Factory (Teil 1)

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12.03.2020ǀ ǀ Big Data, Business Intelligence

Überblick behalten dank integrierter Datenbasis

Daten sind essentiell für eine optimale Fertigungskette

Welche Chancen hat die Digitalisierung für produzierende Unternehmen? Wo können in der Fertigung Potenziale ausgeschöpft werden durch die geschickte Verknüpfung von Daten? Vier Usecases verdeutlichen den Nutzen, den ein integrierter Ansatz für Daten aus der Fertigung hat.  zum Artikel

Datenauswertung: Von der Analyse bis zur Handlungsempfehlung Datenintegration als Grundlage für Industrie 4.0 (Teil 4)

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06.03.2020ǀ ǀ Big Data, Business Intelligence

Monteur mit Computer vor Anlage

Analysen sind die wichtigste Ressource für Produktionsoptimierungen

Der dritte Teil der Serie zur Bedeutung von Datenintegration für die Digitalisierung der Produktion drehte sich um die einzelnen Ausbaustufen bei der Zusammenführung aller wichtigen Datenquellen zu einem durchgehenden Datenfluss. Im 4. Teil der Serie erkläre ich, wie sich die verschiedenen Integrationsstufen bei Daten in den jeweiligen Analyseverfahren wiederspiegeln.  zum Artikel

Ausbaustufen bei der Datenintegration in der Fertigung Datenintegration als Grundlage für Industrie 4.0 (Teil 3)

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04.02.2020ǀ ǀ Big Data, Business Intelligence

Blauer Baum

Datenfluss aller wichtigen Datenquellen

Während sich der zweite Teil der Serie zum Stellenwert von Datenintegration in der Fertigung um Produktionsdaten in der Wertschöpfungskette drehte, geht es im dritten Teil um die einzelnen Ausbaustufen bei der Zusammenführung aller wichtigen Datenquellen zu einem durchgehenden Datenfluss.  zum Artikel

So analysiert man Geodaten datenschutzkonform Pseudonymisierung personengebundener Bewegungsprofile und Datenanreicherung

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23.01.2020ǀ ǀ Big Data, Veranstaltungen & Events

Lars Behrens ist seit 20 Jahren im Bereich Geodaten tätig

Lars Behrens ist seit 20 Jahren im Bereich Geodaten tätig

Am 11. März findet das siebte Pentaho User Meeting statt. Neben Updates zu Pentaho wird es dieses Mal auch eine Reihe von Live-Demos geben. Eine davon dreht sich um Geodaten und wie sie durch Pseudonymisierung für Analysen genutzt werden können. Ich habe mich dazu mit Lars Behrens vom Geodatenspezialisten ESRI unterhalten.  zum Artikel

Daten: ein besonderer Rohstoff in der Produktion Datenintegration als Grundlage für Industrie 4.0 (Teil 2)

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28.11.2019ǀ ǀ Big Data

Überblick behalten dank integrierter Datenbasis

Die digitale Produktion kommt nicht ohne Daten aus

Industrie 4.0 ist undenkbar ohne Daten. Im Kern von Smart Manufacturing und anderen Ansätzen liegt die Integration von Informationen aus verschiedenen Quellen und ihre Auswertung. Im zweiten Teil der Serie gehe ich auf die Rolle von Produktionsdaten als Rohstoff für die Wertschöpfungskette ein, sowohl im wörtlichen als auch im übertragenen Sinn.  zum Artikel

Die 5 besten Tipps für Datenintegrationsprobleme Fazit: die Datenschlacht gewinnen durch umfassende Datenintegration

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24.09.2019ǀ ǀ Big Data, Business Intelligence

Manchmal mühsam, immer lohnend: die Integration von Daten

Datensilos, lange Ladezeiten, eine schlechte Datenqualität und die Anforderungen durch Echtzeitanwendungen machen Datenintegration zu einer anspruchsvollen Data Science-Aufgabe. Hinzu kommen regulatorische Vorgaben und Compliance-Vorschriften. Mit verschiedenen technologischen Maßnahmen ist es jedoch möglich, Daten nutzbringend auszuwerten. Im letzten Teil der Serie fasse ich die wichtigsten Lösungen noch einmal zusammen:  zum Artikel

Die 5 besten Tipps für Datenintegrationsprobleme Tipp 3: Für eine gute Datenqualität sorgen

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25.07.2019ǀ ǀ Big Data, Business Intelligence

Mangelnde Datenqualität ist ein häufiges Problem

Mangelnde Datenqualität ist ein häufiges Problem

Ob duplizierte, unvollständige oder inkonsistente Daten: schlechte Datenqualität kostet die Wirtschaft beträchtliche Summen. Diese Kosten steigen von Jahr zu Jahr, da die Datenabhängigkeit der Unternehmen kontinuierlich zunimmt. Zudem können Entscheider aufgrund der geringen Datenqualität das Vertrauen in Big Data-Analysen verlieren und deshalb lieber darauf verzichten wollen. Doch gegen unzureichende Datenqualität kann man etwas tun.  zum Artikel